1.支路(Branch)——无分支的一段电路。支路中各处电流相等，称为支路电流。 2.节点(Node)——三条或三条以上支路的联接点。 3.回路(Loop)——由一条或多条支路所组成的闭合电路

政府公共支出的两种基本形式:耗尽性支出与转张性支出它们各包含哪些内容 公共支出变化的原因及公共支出不断增长的因素; 政府采购的相关问题;

一、科、教、文、卫事业支出的含义 二、事业支出的特点 三、事业单位支出的范围 四、事业单位支出的分类与管理方式

针对焊缝缺陷磁记忆检测中存在定量化反演难题,建立了基于改进的支持向量回归机定量反演模型.以预制不同尺寸未焊透和夹渣缺陷的Q235焊接试样为试验材料,进行磁记忆扫描检测发现:缺陷位置的磁记忆信号特征参数随尺寸变化而呈现一定的变化规律,但同时存在分散性和不确定性.鉴于磁记忆信号样本的有限性、分散性和非线性,首先将提取到的磁记忆特征参数进行归一化处理,引入支持向量回归机建立焊缝缺陷磁记忆定量反演模型,并进一步利用模拟退火算法对支持向量回归机参数进行优化,使目标函数达到全局最优而非局部最优.最后,考虑到由磁记忆信号逆向反推缺陷的三维尺寸,存在解的不确定性,为此在缺陷单维尺寸反演模型的基础上,通过构建多层结构的支持向量回归机进行多尺寸反演输出,建立了基于模拟退火支持向量回归机的焊缝缺陷磁记忆定量反演模型,结果表明:未焊透缺陷尺寸反演最大相对误差为7.96%,夹渣缺陷为4.97%,为焊缝缺陷的磁记忆反演与定量化评价提供一种新的思路

政府公共支出的两种基本形式:耗尽性支出与转张性支出它们各包含哪些内容;公共支出变化的原因及公共支出不断增长的因素;政府采购的相关问题;

针对单核学习支持向量机无法兼顾学习能力与泛化能力以及多核函数参数寻优问题，提出了一种基于群体智能优化的多核学习支持向量机算法。首先，研究了五种单核函数对支持向量机分类性能的影响，进一步提出具有全局性质的多项式核和局部性质的拉普拉斯核凸组合形式的多核学习支持向量机算法；其次，为增加粒子多样性及快速寻优，将粒子群优化算法引入了遗传算法中的杂交操作，并用此改进的群体智能优化算法对多核学习支持向量机进行参数寻优。最后，分别采用深度特征与手工特征作为识别算法的输入，研究表明采用深度特征优于手工特征。故本文采用深度特征作为多核学习支持向量机的输入，以交叉遗传与粒子群混合智能优化算法作为其寻优方式。实验选取合作医院数据集对所提算法进行训练并初步测试，进一步为了验证所提算法的泛化能力，选取公开数据集LUNA16进行测试。实验结果表明，本文算法易于跳出局部最优解，提升了算法的学习能力与泛化能力，具有较优的分类性能

 公共支出的定义  公共支出的分类  公共支出演变趋势  公共支出增长理论  中国公共支出现实  社会成本效益分析

第一节后张法预应力混凝土简支梁标准设计及构造 第二节先张法预应力混凝土简支梁标准设计简介 第三节其他形式预应力混凝土简支梁简介 第四节后张法预应力混凝土简支梁设计与计算 第五节预应力混凝土简支梁的制造及架设

第1单元 电子商务支付系统概述 第2单元 电子支付系统应用 第3单元 第三方电子支付系统与移动支付

6.1 行政支出 6.2 国防支出 6.3 文教科卫支出 6.4 农业支出 6.5 基础设施与基础产业支出